在为你的项目选择样本前，你需要定义你的研究总体和你的抽样范围：即研究总体中你可以研究的以及可接触到并得出结论的那部分。例如，你的研究是关于锻炼对心血管健康的影响，你可能只能接触到本地的参与者。因此，你的抽样范围将是你的家乡人。
下一步是选择抽样方法，你的研究对象样本通过这个过程被选出来。这些方法主要可以细分成两类：概率抽样法和非概率抽样法。
4.2.1 概率抽样法
概率抽样法，也称随机抽样法，能确保研究总体中的所有研究对象都有机会被选中，并且其可能性可以被精确衡量。在取样过程中的某个阶段，会使用对研究对象的随机抽样。
下列是三个概率抽样法的重要示例：
简单随机抽样
这是最基本、最直接的概率抽样法，在这里，所有事物都有独立、公平的机会被选中。例如，教师想从一个班级里30个学生中随机选出6个，来了解学生们的家庭作业习惯，她可以把所有学生的名字写在纸条上放进一个帽子里或用一个计算机程序，随机抽取6个名字。这样的挑选是完全随机的，所有的潜在研究对象在被选中的概率上是相互独立的。
图3.2 简单随机抽样
分层随机抽样
分层随机抽样是在确保所有的个体都有机会被随机选中的情况下，通过对研究总体中的研究对象进行分类，从而获得多样性的一种方式。例如，老师可能想让同样数量的男女同学参与家庭作业习惯的研究，以确保研究在性别方面没有误差。为了做到这一点，她会将所有人分成两个类别：男生和女生，然后使用帽子或计算机程序分别抽取3个女生和3个男生。所有的学生都有机会被选中，但是是根据他们的性别被随机抽取的。
图3.3 分层随机抽样
有些研究可能还使用按比例的分层随机抽取方法，以便更好地获取一个研究总体的实际多样性。在上述例子中，如果班级里三分之二是男生，三分之一是女生，那么可以仅让两个女生和四个男生被选中，以便更好地根据性别反映班级的整体情况。
整群抽样
该方法常常用于总体范围较大的研究，因为要识别范围内每个个体抽样单位是不可行的。这个方法涉及使用可辨认的特征（例如，地理位置）把样本总体分成小组（或群体）。然后这些群体被随机取样，在被选中的群体中，所有的研究对象都会被研究。
图3.4 整群抽样(www.xing528.com)
4.2.2 非概率抽样法
非概率抽样法可用于定性和定量研究，采用这一收集样本的方法，研究总体中并不是所有的个体都有机会被选中。
非概率抽样法的主要有五种形式：
方便抽样（convenience sampling）
这种抽样方法从手头的研究总体中抽样，可最大程度方便研究者。例如，研究牛奶营养价值的科学家可能会只采用家附近奶牛场的样本；一个社会学系学生可能只调查去当地医院看病患者对国民保健制度的态度。非概率抽样法系统地排除了在更大的研究总体中的某些研究对象。只研究一个地区的奶牛并不能说明一般牛奶的具体情况，因为某些环境因素可能影响牛奶的营养价值。同样，从一个医院的病人那儿收集的数据，并不包含每一个去其他医院的患者的情况。
配额抽样（quota sampling）
这个方法是分层抽样的非随机版。研究者会根据相似的特点把他们的研究总体划分成几个小组，再确定每个小组需要的个体配额或数量，然后使用非随机取样的方法选择他们的个体。例如，要研究对国民保健制度的态度，社会学系学生可能会考虑种族因素，他需要选择不同种族的人，确保每个种族都有个体参与回答。如果他想要那些小组成比例地反映出他家乡的种族多样性，他还要按比例地配额抽样，确定每个小组相应的配额。举例来说，如果他的家乡有70%的白种人，那么他70%的样本也应该来自白种人。
判断抽样（judgmental sampling）
研究者通过判断谁能给他们提供最好的信息来选择样本。这些样本通常是对某种行为或事件有过生活体验或文化理解的人。
图3.5 判断抽样
专家抽样（expert sampling）
这种抽样方法与判断抽样类型相似，但不是由研究者判断最好的信息来源，而是由研究者与该领域的知名专家合作进行判断。例如，关注“网络霸凌对美国儿童的影响”的研究者，可能会选择有网络霸凌经历的人——要么是有亲身经历，要么目睹亲近的人经历过网络霸凌，他们认为这些人能提供与这个主题相关的最好、最权威的信息。这是判断抽样。研究者还可能借助心理学家和研究霸凌方面的专家获得专业知识，从专家的经验角度来进一步探究网络霸凌的影响，这就是专家抽样。
图3.6 专家抽样
滚雪球抽样（snowball sampling）
滚雪球抽样通常从已知的一小部分人入手，作为样本来开始研究，然后让参与研究者推荐其关系网络里的其他成员参加。被推荐者于是也成为样本的一部分，如此反复。如果你在研究开始时对研究对象了解不多，或找不到足够的样本量，这个方法是很有用的。
方便抽样和配额抽样在定性和定量研究设计中都有应用，而判断抽样、专家抽样和滚雪球抽样主要用于定性研究。
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